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数据挖掘中分类、预测、聚类的定义和区别。
2022-11-03 14:31
3个回答
2022-11-03 18:31
你好,
简单地说,分类(categorization
or
classification)就是按照某种标准给对象贴标签(label),再根据标签来区分归类。
简单地说,聚类是指事先没有“标签”而通过某种成团分析找出事物之间存在聚集性原因的过程。
区别是,分类是事先定义好类别
,类别数不变
。分类器需要由人工标注的分类训练语料训练得到,属于有指导学习范畴。聚类则没有事先预定的类别,类别数不确定。
聚类不需要人工标注和预先训练分类器,类别在聚类过程中自动生成
。分类适合类别或分类体系已经确定的场合,比如按照国图分类法分类图书;聚类则适合不存在分类体系、类别数不确定的场合,一般作为某些应用的前端,比如多文档文摘、搜索引擎结果后聚类(元搜索)等。
分类的目的是学会一个分类函数或分类模型(也常常称作分类器
),该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个类中。
要构造分类器,需要有一个训练样本数据集作为输入。训练集由一组数据库记录或元组构成,每个元组是一个由有关字段(又称属性或特征)值组成的特征向量,此外,训练样本还有一个类别标记。一个具体样本的形式可表示为:(v1,v2,...,vn;
c);其中vi表示字段值,c表示类别。分类器的构造方法有统计方法、机器学习方法、神经网络方法等等。
聚类(clustering)是指根据“物以类聚”原理,将本身没有类别的样本聚集成不同的组,这样的一组数据对象的集合叫做簇,并且对每一个这样的簇进行描述的过程。它的目的是使得属于同一个簇的样本之间应该彼此相似,而不同簇的样本应该足够不相似。与分类规则不同,进行聚类前并不知道将要划分成几个组和什么样的组,也不知道根据哪些空间区分规则来定义组。其目的旨在发现空间实体的属性间的函数关系,挖掘的知识用以属性名为变量的数学方程来表示。聚类技术正在蓬勃发展,涉及范围包括数据挖掘、统计学、机器学习、空间数据库技术、生物学以及市场营销等领域,聚类分析已经成为数据挖掘研究领域中一个非常活跃的研究课题。常见的聚类算法包括:k-均值聚类算法、k-中心点聚类算法、clarans、
birch、clique、dbscan等。
希望回答对您有帮助.
2022-11-03 17:49
数据分析挖掘这块,建议楼主看看帆软公司的finebi,挺不错的,强烈推荐一个!
2022-11-03 15:09
分类是利用已有信息把目标数据
按照预期
分成不同的种类
聚类是利用已有信息把目标数据
根据使用的聚类方法不同
分成不同的种类
分类和聚类都可以说是预测
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什么是数据挖掘
1个回答
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数据挖掘的概念如图所示
什么是数据挖掘
2个回答
2023-08-18 16:35
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什么是数据挖掘?
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2022-12-27 06:35
数据挖掘又译为资料探勘、数据采矿。是一种透过数理模式来分析企业内储存的大量资料,以找出不同的客户或市场划分,分析出消费者喜好和行为的方法,它是数据库知识发现中的一个步骤。
数据挖掘是什么?
1个回答
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